Using geological well testing for improving the selection of appropriate reservoir models
Notice bibliographique
Résumé
Analytical well-test solutions are mainly derived for simplified and idealized reservoir models and therefore cannot always honour the true complexity of real reservoir heterogeneities. Pressure transients in the reservoir average out heterogeneities, and therefore some interpretations may not be relevant and could be misleading. Geological well testing refers to the numerical simulation of transient tests by setting up detailed geological models, within which different scales of heterogeneity are present. The concept of geological well testing described in this paper assists in selecting from multiple equi-probable static models. This approach is used to understand which heterogeneities can influence the pressure transients. In this paper, a low-energy multi-facies fluvial reservoir is studied, for which data from a well test of exceptionally long duration are available. The pervasive low reservoir quality facies and restricted macro cross-flow between the reservoir layers give rise to an effective commingled system of flow into the wellbore (i.e. zero or very low vertical cross-flow between the reservoir units). In our model, facies transitions produce lateral cross-flow transients that result in a ‘double-ramp-effect’ signature in the test response. A sophisticated multi-point statistical (MPS) facies modelling approach is utilized to simulate complex geological heterogeneities and to represent facies spatial connectivity within a set of generated static models. The geological well-test model responses to a real well-testing cycle are then evaluated using dynamic simulation. The pressure match between simulated and recorded data is improved by generating multiple facies and petrophysical realizations, and by applying an engineering-based hybridization algorithm to combine different models that match particular portions of the real well-test response. In this example, the reservoir dynamics are controlled by subtle interaction between high-permeability channels and low-permeability floodplain deposits. Effective integration of geology and dynamic data using modern methods can lead to better reservoir characterization and modelling of such complex reservoir systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».